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モデル

BERT

概要

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、2018年にGoogleによって提案された自然言語処理（NLP）のモデルです。BERTは、その前のモデルよりも優れた性能を示し、自然言語の理解やタスクの精度を大幅に向上させました。

以下はBERTの主な特徴です：

  1. 双方向性 (Bidirectional): BERTは、文の前後のコンテキストを考慮して単語の表現を学習します。これにより、ある単語の意味を理解する際に、その前後の単語の情報を活用できます。
  2. Transformerアーキテクチャの採用: BERTは、Transformerモデルの一部であり、Self-Attention機構を使用しています。これにより、文の中での単語の依存関係を効果的にキャプチャできます。
  3. 事前学習 (Pre-training) とファインチューニング: BERTは、大規模なテキストコーパスを使って事前に学習されます。この事前学習されたモデルを、特定のタスクに適用するためにファインチューニングできます。
  4. 多数のレイヤーと注意ヘッド: BERTは多数の層（通常は12層または24層）と注意ヘッド（Attention Head）を持ち、非常に複雑なモデルです。
  5. 事前学習タスク: BERTは、「Masked Language Model (MLM)」タスクと「Next Sentence Prediction (NSP)」タスクの2つの事前学習タスクを行います。MLMは、文からランダムに一部の単語を隠し、その隠された単語を予測するタスクです。NSPは、2つの文が連続しているかどうかを予測するタスクです。

BERTの事前学習の能力を活かし、さまざまなNLPタスク（感情分析、文書分類、質問応答など）でファインチューニングを行うことで、非常に高い性能が得られます。

BERTはその後、NLP分野における重要な基盤となり、さまざまな応用や派生モデルが開発されました。

アルゴリズム

  1. 事前学習 (Pre-training):
    • 大規模なテキストコーパス（例: Wikipedia）から取得した文を利用します。
    • この段階では、文内の一部の単語がランダムにマスクされ、そのマスクされた単語を予測するタスク（Masked Language Model, MLM）が行われます。
    • また、2つの連続した文が与えられた場合、それらが実際に連続しているか否かを予測するタスク（Next Sentence Prediction, NSP）も行われます。
  2. Transformerモデルの採用:
    • BERTは、Transformerアーキテクチャを採用しています。
    • Transformerは、Self-Attentionメカニズムを使用して文内の単語の関連性を学習します。
  3. 双方向性 (Bidirectionality):
    • BERTは、前後の文脈を同時に考慮して単語の表現を学習します。これにより、各単語の意味を理解する際に、その前後の単語の情報が活用されます。
  4. 多数のレイヤーと注意ヘッド:
    • BERTは、通常は12層または24層のTransformerレイヤーを持ち、各レイヤーには複数の注意ヘッドが存在します。
  5. ファインチューニング:
    • 事前学習されたBERTモデルを、特定のNLPタスクに適用するためにファインチューニングします。
    • 例えば、感情分析、文書分類、質問応答などのタスクに対応させるための追加のニューラルネットワーク層が追加されます。

以上がBERTの基本的なアルゴリズムの手順です。BERTはその優れた能力から、自然言語処理の様々なタスクで非常に効果的に使用されています。

コード例

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# BERTのトークナイザーをロード
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# テキストをトークン化してBERT用の入力形式に変換
input_text = "Hello, how are you?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)

# テンソルに変換
input_tensor = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)  # バッチサイズ1でラッピング

# BERTモデルをロード
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 推論モードに設定
model.eval()

# テンソルをモデルに渡してエンコード
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_tensor)

# 最後の層の出力を取得
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

# 結果の表示
print(last_hidden_states)